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大数据的4V特征是指：Volume（数据量大）、Velocity（处理速度快）、Variety（数据类型多样）、Value（价值密度低）。

1. Volume（数据量大）：大数据的一个显著特征就是数据量大。随着互联网、物联网、移动互联网等技术的发展，数据的产生和积累速度越来越快，数据量呈现出爆炸性的增长。这种大规模的数据超出了传统数据库和软件工具的处理能力。

2. Velocity（处理速度快）：大数据不仅数据量大，而且要求处理速度快。在许多应用场景中，例如金融交易、社交媒体、在线零售等，数据的价值往往与其时效性密切相关。因此，如何快速地处理和分析大规模数据，提取出有价值的信息，成为大数据技术面临的重要挑战。

3. Variety（数据类型多样）：大数据来源广泛，数据类型多样，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。结构化数据主要指传统的关系型数据库中的数据；半结构化数据主要包括XML、JSON等格式的数据；非结构化数据则包括文本、图片、视频、音频等。如何有效地处理和分析这些多种类型的数据，是大数据技术需要解决的问题。

4. Value（价值密度低）：大数据的价值密度相对较低，也就是说，大量的数据中可能只有一小部分具有价值。因此，需要通过大数据分析技术，从海量的数据中挖掘出有价值的信息。

拓展知识：除了4V特征外，大数据还有一个重要的特征，即Veracity（真实性）。在大数据环境下，数据的质量和准确性是非常重要的。数据可能来自各种不同的来源，可能包含错误、重复、缺失等问题。因此，如何确保数据的真实性，提高数据质量，是大数据处理和分析中需要重点考虑的问题。